Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины по всему миру. Выходим раз в воскресенье.
Ну, он гений, он гений, да? То есть он гений.
Могут ли оценки бесконечно расти?
Этот самолет сопровождает большое количество дронов, и такого никогда в жизни не было, типа-
Да, не возникнет условный социальный рейтинг, где тебя или берут на работу, или не берут на работу на основе того, что ответит LLM.
И AI в потенциале десяти лет будет определять национальную безопасность.
Хочется стартануть с рынка инвестиций в технологическом мире и дальше перейдем.
Есть ряд тем, которые точно хочется обсудить с точки зрения ограничений и законодательства, и разных моделей, которые сейчас есть. И если получится, затронем, затронем тему роботов, потому что NVIDIA такой акцент сделал у себя сейчас на презентации касательно роботов. И в целом они пророчат, что двадцать пятый год будет год появления искусственного интеллекта в таких материальных физических объектах.
Итак, про инвестиции. Вот Anthropic. Anthropic сейчас в начале марта привлек три с половиной миллиарда долларов, у него стала оценка шестьдесят один с половиной миллиард. И, по сути, оценка стала из серии половина OpenAI. Хотя, по моему мнению, OpenAI стоит, наверное, уже миллиард, ой, триллион. Но все же рынок так активничает с точки зрения денег. И при том, что последние недели рынок акций США, он переживает некоторый кризис, явно видимый. Что думаете на тему вот таких больших сумм, которые сейчас продолжают гнаться как, как вложение денег в искусственный интеллект? Даже в Европе, даже в Европе можно наблюдать увеличенные оценки.
На мой взгляд, это еще интересно с точки зрения того, что, ну, вот Anthropic, по моему, от Google еще привлек очень много денег. До этого год назад мы обсуждали, что они от Amazon много денег привлекли. И здесь вроде как конкурирующие компании вкладываются в такие активы с разных сторон, да? И выглядит как такая диверсификация. У компании может быть свой какой-то отдел, а они, соответственно, еще и в сторонние компании, в стартапы денег огромное количество заносят. И здесь скорее вот выглядит примерно, с моей точки зрения, таким образом, что идет диверсификация. Ты просто стараешься и вложиться, и стараешься вложиться в какие-то разные компании. Потому что вот была информация, помните, мы тоже обсуждали, что Manus под капотом, возможно, Claude работает от Anthropic, да? И он может паровозиком тоже подняться и в популярности, и в количестве денег, в капитализации. Возможно, как-то поэтому компании начинают вкладываться в различные активы, не концентрируясь на одной какой-то конкретной компании.
Ну, там один, кстати, из лидирующих фондов, лидировал, точнее, фонд Lightspeed. Это фонд, который когда-то инвестировал там и в Snapchat, и в Figma, и в Mistral, и в Epic Games, в разные проекты. И здесь, ну, действительно, Amazon там тоже был на четыре миллиарда. Саша, ты что думаешь с точки зрения таких
оценок?
Ну, тут, то есть Anthropic точно. Ну, то есть имеется в виду, что как бы вообще нужно в первую очередь определиться, верим ли мы в то, что closed-source модели будут иметь значительное value, да? То есть будут ли closed-source модели хотя бы десять процентов рынка, да? Вот такой вопрос. То есть, ну, в целом мы знаем, что в истории интернета, ну, как бы надо, ну, что-то не всегда так, да, было просто, что как бы очень часто open-source решения выигрывали, да? То есть мы знали, что на уровне браузеров пытался Microsoft сделать lock-in, там, Марк Андриссен пытались они все придумать lock-in какой-то сделать, но там не получилось. В общем, я это все говорю к тому, что если верить в то, что open-source, что closed-source модели будут иметь большую сферу применения, то Anthropic стоит шестьдесят миллиардов. Вот и все. А если верить в то, что, ну, вот если отталкиваться от картины сейчас, что closed-source модели не выигрывают у open-source объективно, и если отталкиваться от того, что closed-source модели имеют свои проблемы там с privacy данных, да, потенциальные такие проблемы, нерешенные проблемы с копирайтом, и от того, что интернет, он как бы во многом такие фундаментальные решения, они все open-source, то тогда, ну, все эти компании будут стоить ноль просто, да. Ну, как бы не ноль в том плане, что не будут они стоить ноль ни в коем случае, потому что эти модели нужно будет сервить. И, ну, там, у Anthropic, у OpenAI огромная экспертиза в том, чтобы как сервить модели. Поэтому, ну, как бы ноль это стоить никогда не будет, но это и не будет стоить больше там десяти миллиардов долларов. То есть, конечно, как инфраструктурные стартапы, просто которые могут сервить, сервить, которые могут фэйнтюнить, инфраструктуру писать, они по-любому стоят несколько миллиардов долларов. То есть такое value точно есть во всех этих компаниях, да, потому что они делают вещи, которые могут делать не так много людей в мире, но в Америке так вообще почти никто. То есть, конечно, их value огромное будет для cloud провайдеров в любом случае для того, чтобы инфраструктуру им улучшать для сервинга LLM, фэйнтюнинга LLM и так далее.
Но, но, но, но, но, да, существует немаленькая вероятность, что value именно как closed-source модели будет очень низкая.
А сколько может продолжаться еще вот инвестирование достаточно больших сумм без настоящих реальных внедрений в мире и реальных доказательств внедрений? Вот, например, сейчас выступал Сатья Наделла, глава Microsoft, и он сказал, что он вообще типа говорит, что успех AI моделей должен измеряться конкретным вкладом в глобальную экономику. Например, типа должен вырасти, например, рост продуктивности должен увеличиваться, а не количеством решенных модельками абстракт-- абстрактных задач там или побед в тестах. И он прямо-
Он гений, он гений.
Заявляет, что, например, разговоры. Да, но он говорит, что разговоры, например, про AGI, что типа AGI заменит человека, это вообще такой булшитинг, очень заранее, его типа сейчас точно не будет. Ну, то есть, в отличие, например, от главы OpenAI Сэма Альтмана, который говорит, что AGI будет или там Илон Маск заявляет, что в ближайший год мы однозначно заменим, получим модели какого-то такого уровня. Вот сколько могут? Я понимаю, например, что если появится что-то ультра значимое и оценки как бы растут, вперед идут. Могут ли оценки бесконечно расти без вот этой истории, про которую говорит Сатья Наделла?
Да, может. Да, может, конечно. То есть имеется в виду, что мы уже очень близки к автономным агентам, которые что-то делают. Мы еще, правда, не знаем что, но код пишут или делают бизнес-анализ, который могут стоить тысячу долларов в месяц и еще даст. То есть, вот, скажем так, огромный потенциал внедрения таких агентов, просто как таких типа а-ля виртуальных сотрудников, да? Просто, ну, понятно, что я имею в виду, да? То есть что, что как бы. То есть представь, что есть сотрудники, которые за тебя проверяют, что у тебя данные нигде не испорчены.
Да, да, да. То есть с точки зрения такой как бы инфраструктуры, но он, но он как раз таки уделяет внимание. То есть Наделла как раз таки говорит о том, что это пока микро вещи, и они не показывают настоящую реальную эффективность компании. Ну, то есть мы не видим, например, что какая-то компания с применением искусственного интеллекта прямо значительно начала наращивать свою прибыль или там EBITDA, или увеличивать объем продаж. То есть вот прямого выражения такого сейчас нету.
Да, в этом он прав, да. И в этом плане он опережает как бы нарратив. То есть он делает большой хэдж как бы того, что он не фокусируется больше на моделях, фокусируется как бы на бизнесе. То есть это ставит его над OpenAI автоматически, да? Ну, поэтому для него это очень, и это как бы уменьшает его как бы зависимость от OpenAI, по крайней мере, в публичном поле. Это очень.
Это очень, очень, очень важно.
Вот есть. Нет, точно make sense. Мне просто интересно с точки зрения настолько разных как бы дискуссий, мы сейчас перейдем к дискуссиям поля законодательства. Хочется сегодня прямо сделать акцент разница законодательства США, Китая и Европы в части искусственного интеллекта. Но все же вот есть абсолютно разнонаправленные полярные мнения, да? Вот как есть Сатья Наделла или есть Ричард Сатон. В-- у него такой триумф, триумф этого профессора в области искусственного интеллекта. Тьюринговская премия. Он получил Тьюринговскую премию. Это аналог Нобелевской премии в IT. И получил он и американец Эндрю Барто, он канадец, и он, например, говорит, что у него есть такая, ну, прямо высказывание, что вероятность того, что к две тысячи тридцатому году, вот я замечу, смотрите, то есть, есть человек, который получил Тьюринговскую премию, значит, в области ИИ, и которая касается-
А, и который касается, ну, пионер обучения с подкреплением, да, в искусственном интеллекте. И, из-- обучение с подкреплением мы можем пояснить, если люди могут не знать. Это обучение, один из видов машинного обучения, в котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, и емууу получает вознаграждение за удачные действия и наказание за неудачные или отсутствие награды. Ну, как вот на примере, у меня хорошее сравнение есть, на примере собаки. То есть вот у меня сейчас собака, ее надо дрессировать. За хорошие действия ей даешь вкусняшки, значит, обучаешь ее, да?
А что ты даешь AI как награду? Просто интересно.
Какие-то бонусы, наверное, да, какие-то бонусы, наверное, внутри, ну, наверное, какие-то баллы даются. Вот. И я что хочу сказать, что Наделла сказал, что к две тысячи тридцатому году появится искусственный интеллект с разумом на уровне человека. Вероятность двадцать пять процентов, к две тысячи сороковому году вероятность пятьдесят процентов. То есть вот, э, совершенно отдаленная де-де-действительность. И он, э, абсолютный скептицизм выражает по поводу того, что, э, ну, как бы нынешнего направления развития больших языковых моделей. Он, например, говорит, что невозможно будет получить AGI с помощью текущих методов. Ну, то есть надо искать новые методы, да? Он говорит: "Давайте делать ставку на новые методы". Так вот, опять же, назад возвращаясь к теме оценок, значит ли это, что эти текущие компании будут искать новые методы или будут новые компании появляться? Новые компании будут появляться. Потому что оценки большие, да, огромные деньги сейчас вкладываются. Ну, прямо очень много сделок. То есть я смотрю, на самом деле, во-первых, очень много сделок, там, пятьдесят, сто, двести миллионов долларов. Вот. И даже IPO там планируется у кого-то. Вопрос в... У Databricks там планируется IPO. Ну, по крайней мере, ходят слухи, что они в двадцать пятом году во второй половине сделают. Но вопрос оценок вот мне он очень интересен. А, они же должны будут только расти, они, ну я-- вряд ли они могут упасть.
Кто, кто больше на какую сторону смотрит?
Мне кажется, будет и то и другое развиваться. То есть новые компании точно будут появляться. Те же самые ребята, которые с OpenAI ушли, открыли каждый по своему стартапу. Тот же Sutskever, соответственно, с SSI, по-моему, да, у него компания называется Safe Superintelligence. Потом, со-соответственно, Мира Мурати со своей компанией. То есть точно идут изыскания других архитектур, других способов для того, чтобы подобные задачи решать, да, и ближе к интеллекту становиться. Когда вот ты говоришь, что, э, Сатья Наделла сказал, что вот текущие модели — это не искусственный интеллект и прочее. Один Ян Лекун точно потирает ладошки и говорит, что: "А я же говорил еще в прошлом году, что вы линейную алгебру называете искусственным интеллектом". Вот. Поэтому, а, новые компании точно будут появляться, но непонятно, достигнут ли они вот AGI, смогут ли они принципиально что-то новое сделать. Текущие компании тоже вряд ли сразу исчезнут, потому что у того, что есть сейчас, скорее всего, можно будет найти применение, которые будут какое-то количество денег стоить. По крайней мере, вот про Manus мы два выпуска говорим, да. И вот как Саша говорит, не похоже, что это скам, потому что есть, ну, какие-то заявления тех, кто уже пользовался. И вот, по крайней мере, вот на этом уровне то, что сейчас есть с LLM, уже может применяться. Или OpenAI вот открывает API для, там, генерации голоса, для транскрибации. Тоже эти модели какой-то value на рынке найдут, да, поэтому совсем они не исчезнут. Но вот каким путем мы дойдем до чего-то принципиально нового, то, что можно будет называть уже ИИ, это пока непонятно. И, видимо, главный вопрос куда все инвесторы смотрят, да, то есть куда поставить ставку, кто сможет дойти до этого.
Я не до конца немножко понимаю риторику Наделлы, потому что с точки зрения текущих, вот Саша привел пример, там, агентов рядом появляются. Я, например, вижу невероятный прорыв с точки зрения применения использования моделей везде, в целом в мире. Это, конечно, точно не искусственный интеллект, это не то, что мы видим в кино, это не то, что мы видим, там, в "Черном зеркале", это не то, что мы видим в Левионе и так далее, да. Но суть в том, там, в том, что видим, она там в фильме. Но, а, то, что модели, мне кажется, они дали эффективность и продуктивность не на десять процентов, а на сотни, где-то на тысячи, где-то на десятки тысяч процентов, в зависимости от сфер. Это факт.
Вопрос, э, и я думаю, что вопрос не в том, что это выражено в росте мгновенной, там, прибыли какого-то конкретного бизнеса или в росте ВВП страны. Вопрос в том, как это люди начнут постоянно применять, использовать. Те, кому надо, начнут использовать. Например, сейчас в февраль-март виден прямо рост инвестиций в проекте в оборонной промышленности, вообще в оборонной промышленности. Есть там израильская сделка, большая достаточно прошла. Есть здесь американский стартап Shield-
Одна из самых больших вообще венчурная история в Vis, то есть тридцать два миллиарда.
Не, ну она не оборонная. Я говорил про другой пример. Там израильская компания Spark Beyond. Она делала, делала ИИ-аналитику, она поглощена Рафаэлем для применения данных в разведке. Та сделка Vis, которая, ну, это ж, это же не оборонная, правильно? Вот. Не оборонная.
О информационной безопасности, если я правильно помню.
Хотя, может быть, тоже. Хотя, ну да. Хотя, опять же, может быть, они применены, они применены, Саша, в обороне?
Ну, Vis нет, это больше cybersecurity.
Да, я сейчас говорил про Spark Beyond. Да, я сейчас говорил про другую компанию, которую поглотили. И вот есть инвестиции в двести сорок миллионов долларов в Shield AI, и этому прямо много на рынке уделилось тоже внимания с точки зрения сделки именно в рамках обороны, они делают свою платформу искусственного интеллекта, которая позволяет, там, беспилотникам обследовать здания, уклоняться от ПВО, ПВО, координировать, там, свою работу в бою без прямого управления оператором и так далее. Кстати, Трамп сейчас же выпустили новые F, какой там сорок какой-то, да? Там, какого поколения? Седьмого. Да, сорок шесть, F сорок шесть. И он даже прямо уделил внимание, говорит: "Значит, этот самолет сопровождает большое количество дронов, и такого никогда в жизни не было. Типа может сопровождать бесконечное количество дронов, да?" То есть, вот, э, логично, очевидно, ну, мне просто, я мысль продолжу, что применение моделей сейчас в, э, разных кейсах, они позволяют делать то, что раньше было принципиально невозможно. Ну, не знаю, вот я, я очень, очень простые, наверное, кейсы делаю с точки зрения кейсов масштаба стран. Но мне кажется, что кейсы масштабов стран, масштабов разведки, там, масшта-- масштабов обороны, они феноменальны. Наверное, проблема в том, что эти кейсы не применяются сильно в-- было бы классно, если бы сказали, что в масштабах образования бы это применили, да? В масштабах, хотя в здравоохранении тоже, там, значит, начинают все использовать, смотреть, но там есть огромное количество регулирования.
Поэтому, наверное, у меня это вызывает вопрос Sati Nadella. Но я вот перейду к следующему куску. Интересный такой факт. Мы на него не обратили внимания. Мы говорили о том, что Джей Ди Вэнс выступил , вице-президент США, выступил в Европе с таким лозунгом по поводу того, что надо убрать барьеры для лидерства США в области искусственного интеллекта. Там же на конференции выступил Макрон и сказал, что мы делаем такой, такую тему, типа аналог, аналог Stargate американского, в который сказали, что будут инвестировать сто миллиард-- пятьсот миллиардов долларов. В него поинвестируют сто девять миллиардов долларов, там, от Объединенных Арабских Эмиратов, там, от крупных фондов США, Канады и так далее. И я, если честно сказать, поразился вообще этой сумме в Европу. С учетом того, что Европа, ну, на что они будут тратить сто миллиардов долларов, при том, что они там не сильно видны сейчас в рынке искусственного интеллекта и жутко зарегулированы. Сейчас, получается, есть европейцы, которые делают ставки на очень жесткие правила, да, на запрет вообще рискованных разных применений. Запрет, сейчас вот вышел прямо запрет социального рейтинга. То есть сейчас они очень сильно требуют сертификацию всех высокорис-- высокорискованных систем искусственного интеллекта. Есть США, которые поснимали все вообще правила, которые внедрил Байден. И мало того, есть огромное количество служб, которые даже не понимают, что сейчас делать, потому что вообще все откатили назад с точки зрения применения искусственного интеллекта в везде. Хотя там есть ряд, ряд нюансов. Вот Meta опять ограничения в политике, там, сделала в выборах и так далее. И есть Китай, и есть Китай, которые, где появляются, ну, как бы сильные модели сейчас. При этом все абсолютно знают, что в Китае есть жесткое правило абсолютно, что любая модель в искусственном интеллекте должна быть зарегистрирована на уровне государства, должна проходить цензуру и должна раскрывать свои данные. И поэтому Сэм Альтман и заявил, и сказал: "Давайте всем дружественным странам .
Он сказал: "Давайте все дружественные страны, значит, заблокируем китайские модели". Вот есть три таких сейчас разных вектора. Какой вектор победит? Вы, зрители, напишите, пожалуйста, вы как считаете, какой подход наиболее правильный? Подход сейчас, который привнесло новая, новая администрация Дональда Трампа. Подход, который продолжается в ЕС, с точки, ну, в Европейском Союзе, с точки зрения вот того, как они еще в прошлом году стартанули свой первый в мире акт об искусственном интеллекте с огромным количеством ограничений они вводят. Или подход, который есть в Китае. То есть вы вообще за что смотрите? Напишите свои мнения и напишите как бы плюсы, минусы. Какие вы видите в этом риски и риски. А мы сейчас параллельно свои выскажем, да, истории.
Тут я, наверное, немножко так вот, немножко отойду, наверное, в сторону, да. Просто скажу, что все таки, если так немножко при-- добавить политику в наш разговор, да, то, конечно, понятно, что Anthropic
Конечно, понятно, что у Anthropic, OpenAI ближайшие три года дела будут вообще супер! В том плане, что очень сильно, ну, Трамп же фактически ограничивает американский рынок. Ну, понимаете, да, про что я говорю? Некоторый протекционизм устраивает. И, ну, конечно, как бы хорошего open source девелопера, ну, в Америке нету и не будет. Просто нет, невозможно по ряду причин. И, то есть будут Google, как бы Microsoft и Google, они будут заниматься моделями тридцати миллиардов параметров и даже, думаю, реалистично до двадцати миллиардов параметров. Но все-таки такие модели, как DeepSeek, не будут выходить. Хорошие visual на science модели не будут выходить. И протекционизм, конечно, очень сильно поможет. В ближайшие три года прям сто процентов. Просто потому, что это действительно, ну, потому что, ну, для там некоторых, если там говорить, что AI в потенциале десяти лет будет определять национальную безопасность, да, то там компания даже стоит триллион долларов, ну, это там вполне может стоить несколько компаний триллион долларов, которые цементируют эту национальную безопасность. Ну, а сто миллиардов, то уж может там много компаний.
И получается, что нету разницы, что, например, Китай очень сильно нацелен на национальных чемпионов, да? Такое понятие у них есть, где они просто рубят огромное количество денег в private свой сектор по развитию компаний искусственного интеллекта, чтобы они тоже в мире появлялись. То есть это не будет никак останавливать, это не опередит, не опередит американские компании.
Саш, ты имеешь в виду?
Не знаем.
Просто зная про Китай, они делают ставку на open source, но они сто процентов делают свои внутренние модели, внедряют их в свои системы, внедряют во все подряд, да? Alibaba, в Baidu, в Tencent, в правительство. Везде полностью все напичкивают своими внутренними моделями. Мы их просто не видим. Мы не понимаем, как рынок устроен. Это когда-то человек мне говорит: "Вы видите Alibaba в России, какой-то один процент от настоящей Alibaba, который присутствует у нас". Вот у меня предложение китайской Alibaba, я помню, мне открывает там лет двенадцать назад, он говорит: "Я могу кредит на миллион юаней одним кликом взять под абсолютно микропроцент, и у меня сразу же все начнет работать дальше". И вот это очень было примечательно. Или он говорит: "Сайты, какие сайты? Вот в Tencent разворачивается, в WeChat. Вначале надо развернуть там микросайты, сделать". То есть мы как бы даже не ощущаем эту инфраструктуру огромную вообще, мы ее просто не ощущаем, мы ее не видим. И я, и я понимаю, насколько десять лет назад это было опережающее просто движение вперед. Я не понимаю, что там сейчас происходит в этих системах, потому что мы же не присутствуем в них, мы ими не пользуемся, не потребляем. Я живу в Америке два года, я только за два года прож-прожив, смог ощутить определенные, определенные аспекты. Когда ты со стороны наблюдаешь, ну наблюдаешь чуть-чуть со стороны, вот мы Китай вообще не чувствуем. Ну, выпустили, говорят: "Мы тут выпустили вам модель. Смотрите, она там типа крутая, DeepSeek". Но параллельно, параллельно что-то не верится, что у них закрытых систем нету. То есть эти, эти страны, эти, ну, эти люди, эти люди, они очень сильно заинтересованы в таких супер национальных сервисах. Точно не схлопнется, Саш! OpenAI, Anthropic не схлопнется. Мало того, они явно будут подбираться к каким-то заоблачным космическим стоимостям и числам. Это явно! Что-то должно проис-- просто что-то должно произойти, я не знаю, они должны или действительно начать выручку генерировать. У Anthropic, кстати, при шестидесятимиллиардной оценке выручка там миллиард долларов в моделях вроде. Но в то же время OpenAI же заявляет, у них там четыреста миллионов пользователей и несколько миллионов, они заявили, по-моему, у них несколько миллионов корпоративных пользователей уже.
Это, кстати, тоже очень интересно, да, что у OpenAI уже несколько миллионов корпоративных пользователей. Таня, Ильдар, вы что думаете с точки зрения, какая модель более правильная с точки зрения развития, вот в рамках искусственного интеллекта, с точки зрения закона? Я сейчас про закон, потому что вот я, еще раз, я посмотрел на Европу, я как-то их уже давно выкинул, а сейчас смотрю, вроде они опять денег впихивают туда много, может, у них что-то и получится.
Мне кажется, что тут, знаешь, такой подход неоднозначный, потому что мне, например, мое персональное мнение, не очень симпатично политическое устройство Китая. То есть как бы поэтому сравнивать... Протекционизм, он есть и в Америке, он есть и в Китае, и я думаю, в Европе он есть. Просто он имеет разный масштаб. Соответственно, более выигрышной мне, конечно, кажется стратегия Китая. Но Америка, наверное, тоже будет довольно на высоких оборотах идти.
Ну и в целом, когда мы говорим, какая стратегия лучше, да, здесь же, вот как в data science, надо определить метрику, по которой мы будем, или там целевую переменную, которую мы смотрим. Потому что каждый из подходов имеет свои плюсы, ну и, очевидно, имеет свои минусы. То есть если мы говорим про вот ту свободу, которую в США дали, вот условно сняли все ограничения, делайте, что хотите, наверное, для развития систем это хорошо, но, возможно, это какой-то эффект произведет не очень понятный и не очень приятный на какие-то другие сферы жизни. В Европе, с другой стороны, возможно, не так активно будет развиваться это направление, но, с другой стороны, будет понятно и управляемо влияние этих систем на людей. Ну вот, например, у нас там новость есть про OpenAI и иск со стороны норвежца в сторону компании. Из-за чего он возник? Пользователь попросил OpenAI, ну, ChatGPT, в смысле, сказать, кто он. Да, вот там типа, что ты знаешь вот про такого-то человека? И она начала галлюцинировать система. Галлюцинировала, что он там, ну, не будем говорить, очень жуткие преступления совершил. Часть смог совершить, часть не смог, осужден и так далее. Ну и в Европе это воспринимается как клевета, как распространение клеветнической информации. И, соответственно, система должна с этим что-то делать. Да, и там вот судебные процессы какие-то начинаются. С одной стороны, да, это накладывает ограничения на вот создателей подобного рода ИИ систем. С другой стороны, наверное, какую-то даст гарантию, что, ну, вот там пользователи, люди будут как-то защищены. Да, не возникнет условный социальный рейтинг, где тебя или берут на работу, или не берут на работу на основе того, что ответит LLM. А возможно, она загаллюцинирует. И еще какие-то вещи. Ну, у Китая отдельная история, да? То есть они там если найдут точку применения, то, скорее всего, накачают туда огромное количество ресурсов. Не только денег, но и умов, и там железа, и всего, что нужно, и, соответственно, там достигнут результата. Поэтому здесь вопрос вот как бы, с каким параметром мы хотим получить ответ, да? Если нам абсолютно неважно, какой эффект это произведет на, там, сторонние компании, то, скорее всего, там подход США даст гораздо более быстрый результат, чем тот, который есть в Европе.
Европа, скорее всего, отстанет, но там условно контролируемым будет результат вот на все, что вокруг есть.
Ну, я хочу здесь дать комментарии, что все же не то чтобы в США прямо разрешают полностью все делать. С учетом того, например, что сейчас огромное количество дипфейков, Meta буквально вот на этой неделе ввела, объявила, что будет требовать от политических рекламодателей разоблачать использование искусственного интеллекта в своих объявлениях. И, например, если в рекламном ролике или изображении есть сгенерированные или отредактированные фрагменты, например, фото там говорящего кандидата, созданного нейросетью, об этом придется явно сообщать. То есть придется полностью выкладывать, что этот контент является ненастоящим. И в эту сторону мы уже видим огромное количество разных деталей и ограничений на эту тему, но пока непонятно, как это все будет работать. То есть, с одной стороны, создаются системы, которые вроде как могут определить, что у тебя в изображении или в видео есть какие-то watermark, ну, пометки, которые, которые поставила система для того, чтобы идентифицировать, что это, например, контент, сгенерированный искусственным интеллектом. С другой стороны, насколько это будет глобальная проверка и к чему это приведет? То есть вот если взять наши все системы, то есть к чему может привести? Оно же может привести, что люди перестают вообще верить контенту в интернете, потому что не понимают, какой настоящий, а какой нет. Или, например, в социальных сетях. Или, наоборот, люди очень выборочно начинают относиться. У них формируется какое-то мнение. Они знают, что, например, часть контента может быть с искусственным интеллектом сгенерирована, часть не с искусственным. И как-то выбирают для себя, что смотреть и что делать. Да, какой-то тренд появляется. То есть вот у людей. Потому что я некоторые ролики, честно сказать, смотрю, и сейчас же дипфейков много. И периодически читаешь новости, что люди там поверили в ролик, что кого-то арестовали. Да, там был ролик, по-моему, известно, что там Трампа арестовали. Ну, какие-то такие всякие приколы, что что-то произошло. И ты как бы в самом начале, когда это быстро просмотрел где-то, то ты, ну, не до конца вообще можешь определить, это дип-- это фейк вообще или нет. Да, или какие-то картинки там показали. Ты не можешь определить, ну как ты, как-то визуально. Плюс качество невероятно сильно развивается и, соответственно, и, соответственно, в Китае Саша когда-то очень хорошо сказал, когда DeepSeek появился, что что бы китайцы ни говорили, сколько они вложили денег, а кто сделал, да, это там черный ящик, в нем вообще ничего не известно. Да, и вообще вообще непонятно, где, что и как будет происходить. И та же Европа, они вроде все регулируют, но насколько они регулируют по-настоящему? Если внутри, например, кто-то начинает использовать китайские модели, например, ну или вообще опенсорс какой-то используют. Как они это регулируют? Как они за этим будут до конца следить и как это будет до конца эти как бы правила и требования выдерживать? Да, Эльдар.
С метками на контенте сгенерированным. Это еще очень похоже просто может оказаться, как условно вот с надписью на пачке сигарет, да, там курение вредит вашему здоровью или еще что-то такое. Это постоянно пишут.
Что такое? Это постоянно пишут. Это настолько уже замылил глаза, что никто этого не читает.
Да, да, да.
Там уже какие-то страшные картинки с заболеваниями стали на пачках размещать, но никого это не интересует. То же самое, если будут где-то писать, что контент сгенерирован, ну, у тебя весь контент такой будет, просто перестанешь на это обращать внимание. То есть слепое пятно будет возникать на этом месте.
Сто пр-- это как маленькие, маленькие подписи вообще в целом висят на рекламе.
Да. Да, да, да.
А кто, кто это видит, да, и кто на, кто на это смотрит?
И как вообще, как такие объемы контролировать? Мне кажется, что такие объемы контролировать очень тяжело. Я хочу затронуть тему сегодня, тему касательно роботов. Я вообще часто приводил пример, что вот роботов много показывают, как они там ходят, что-то делают. Я все время говорил, что до сих пор в мире не изобрели, э, руку, которая могла бы любой объект поднимать и им манипулировать. И это, кста-- это, мне, мне кажется, что это очень важный акцент, который мне когда-то мой партнер дал в связи с тем, что он очень много занимался продуктами питания, раз-разбирался в том, как тяжело на складе поставить такого робота, который понимает, что брать с точки зрения там стеклянную бутылку или яблоко, там, или банан и так далее, да. Ну, не говоря уже про всякие другие вещи. Так вот, сейчас, значит, появился, э, канадский стартап. Я сейчас расскажу еще про NVIDIA, да, с точки зрения роботов. Появился канадский стартап Sanctuary AI, который сообщил о том, что у них пошел прогресс в манипуляции мелкими предметами, и что робот научился ловко вращать и перекладывать предметы пальцами. Ну и как раз вот на видео, которое мы сейчас параллельно включили, вы это сможете увидеть, да, вот это вот in-hand manipulation. Это очень сложная задача для продвинутых роботов. То есть часто мы видим роботы, которые что-то перемещаются, там, или ездят, или они что-то говорят, но в действительности не решена такая задача. Мне кажется, что модели, конечно, должны помочь решить эту историю. Ну, прямо очень сильно. Вообще машинное обучение, вот все, что в искусственном интеллекте, огромный объем этих данных, наверное, в какой-то момент должен позволить решить эту задачу. И это будет какое-то дальше движение, прорыв. И вот здесь вот дальше сейчас выступал Джейсон Хуанг на встрече по, э, NVIDIA, и он большой акцент сделал, что, что у них... Он вообще сказал, провозгласил, что следующая волна искусственного интеллекта - это робототехника. И в конце вот своей, он там два часа рассказывал про всякие, всякие чипы, что в этом году выйдет такой чип, в следующем году выйдет такой чип, в двадцать седьмом году выйдет такой чип. И он вывел на сцену маленького робота Блу, который приветственно там пиликал, выполнял разные команды. И NVIDIA анонсировала ряд новинок для эпохи, там, разные открытые нейросети, модели, которые позволяют управлять гуманоидными роботами, да.
И вот прямо они делают на это очень сильную ставку и будут двигаться в роботах. Что вы скажете с точки зрения роботов? Мы снимали классное видео, где показывали тренды. Мы там, по-моему, двенадцать трендов показали, которые с двадцать четвертого года перейдут в двадцать пятые. Несколько трендов уже оказались очень сильно важными. Там назначение Трампа, например, вот, инвестиции там разные, большие с точки зрения Open AI и так далее. Даже квантовый компьютер мы задели. В том числе мы там уделяли внимание роботам. С точки зрения роботов мы увидим, стоит ли ждать людям в конце года что-то интересное с точки зрения роботов, более или менее в массовом, в массовом использовании или не будет?
Про гуманоидных роботов, мне кажется, однозначно нет. Задачка, во-первых, слишком сложная, во вторых, абсолютно ненужная. То есть чтобы робот ходил и что-то делал руками, на мой взгляд, ну, нет такой необходимости. Есть, ну, другие форм-факторы, которые, скорее всего, еще могут принести какую-то пользу. Вот такие роботы, то есть это просто рука-манипулятор, который условно, вот вам приходит посылка или там вам нужно какой-то мерч расставить, или там нужно какие-то вещи в магазине расставить по полкам и прочее. Вот в это я верю гораздо больше, чем в гуманоидного робота, который будет ходить, условно прибирать, подметать или еще что-то. То есть у него, да, могут быть какие-то манипуляторы, они могут даже быть похожи на руки. Но вот, соответственно, видите, пришла посылочка, он взял посылку, на лифте сам поднялся, дошел, там, до вашей двери, посылочку оставил где-то около вашего входа. Вот в какие-то подобные системы я еще готов поверить. А вот в условных Оптимусов, которых показывает Маск, ну, не знаю, я в эту историю не очень верю, если честно.
Слушай, но вот это то, что ты сейчас показываешь, это явно уже проходит тесты в Китае, но периодически видишь там и беспилотных очень много новых типа автомобилей, которые между собой перегружаются, которые тести-- да, которые перегружаются вообще в целом манипуляторов разных, их очень много показано крутых прямо манипуляторов, которые нового качества, да, совершенно нового уровня. То есть ты же сейчас показал, это типа выглядит стандартно. Я вспомнил, Элинар, ты как включил, я вспомнил, как двадцать лет назад я в Китае делал софт для робота, на Тай-- не в Китае, на Тайване, софт для робота, и там похожая такая же была рука, которая там перемещалась в разных плоскостях. И кажется, как двадцать лет назад было. Ну понятно, сейчас это совершенно другой прогресс, это другая, другой уровень, да.
Похоже на роботов, которые операции делают. Нет? Как-то они называются, я забыла, Леонардо или что-то такое.
Есть такие штуки, да. Но здесь смотри, отличие в том, что он может обучаться. То есть у него есть какой-то компьютерный блок.
Да, да, да.
Он смотрит, ты показываешь, что надо эту вещь взять отсюда, положить сюда, и он, собственно, начинает понимать, за тобой повторять. То есть тебе не обязательно прямо его программировать с нуля, да? То есть он имеет возможность каким-то образом вот такие-то паттерные движения взять, там вот какие-то манипуляции за тобой повторять.
Да, это классно.
То есть сам робот максимально простой. Это вот не Оптимус, которого показывает Маск, да, там на демонстрациях или еще где-то. Но благодаря вот тому, что компьютер Vision развивается, благодаря тому, что есть какие-то LLM алгоритмы, там, условно, эти трансформеры и прочее, он может начать приносить чуть больше пользы. И вот у меня ощущение, что вот такое мы, скорее всего, можем увидеть.
И не только на заводах, но и условно, там консьерж-сервис в каком-нибудь ЖК может появиться, который там, я не знаю, что-то доставляет условно.
Ну вот есть прикольная тоже серия роботов показана Helix. Это роботы, робот там два, как бы впервые в мире озвучено, что впервые в мире прошла успешно реализация мультироботного сотрудничества типа с единым мозгом, да? Где они делают манипуляции и делают эти манипуляции, там показано на примере, мы тоже покажем видео на примере расставления в холодильнике, как они пакеты разбирают, и они разбирают эти пакеты совместно. То есть два робота одновременно дома совместно работают и одновременно расставляют типа все в холодильник. И есть вот еще стартап Figure AI. Хорошо показывается на видео. Вот вы тоже видите это, что роботы впервые видят именно там эти яйца или эту упаковку печенья и знают, как с ними обращаться, да? И вот этот Helix был разработан вот этой компанией Figure, Figure AI, насколько я понимаю, и вот эти вот Felix роботы, да? И они некоторое время, кстати, экспериментировали с использованием модели Open AI. Вот, но у них типа собственное решение оказалось более эффективным. Ну, я не знаю, что это за собственное решение, как они его делают. И у них, кстати, очень сильно взлетела оценка. У них был новый раунд финансирования в полтора миллиарда долларов, и оценка вроде как у них будет сорок миллиардов. Очень интересная тема.
Вот роботы визуально выглядят очень круто.
Про роботы какие-то нереальные просто, про роботов какие-то нереальные видео из там Китая. То, что они там бэкфлипы делают, то, что они умеют повторять движения человека. Я, честно говоря... С другой стороны, все эти видео с роботами достаточно просто CG сделать, потому что, ну, мы не умеем как люди еще, мы не знакомы с роботами, мы не умеем роботов отличать не роботов. Ну, короче, я думаю, надо просто чаще ездить в Китай, это смотреть и мне нечего прокомментировать. То есть, да. То есть, конечно, то, что роботы у них используются в качестве манекенов, это и то, что они там такие, ну, интерактивные типа манекены, это я сам видел в Китае, это круто. А вот у них там есть какой-то суперпопулярный магазин, что-то типа Nike у них есть местный. Вот там, там да, такие роботы используются. Я, может, в Твиттере найду, постараюсь скинуть, постараюсь найти, постараюсь скинуть. И мне очень, ну да, очень сложно представить, какая будет adoption curve, очень сложно представить.
Сейчас очень важно, сейчас будет, то есть, получается, следующая волна больших фандрайзов — это собирание роботов разных юзкейсов таких, ну, больше индустриальных, с цепочкой продаж, с цепочкой, ну, без Китая. То есть Вьетнам, конечно, может использоваться, но в основном да. То есть пытаться с упором на Америку. То есть, мне кажется, сейчас это будет большая-
Да, но с учетом того, что сейчас Трамп делает, то следующие четыре года здесь начнутся вливания сильные в робототехнику.
Огромные, огромные. Да, да, да. То есть, опять же, потому что, ну, как бы с AI хотя бы Америка конкурентна. То есть никто не может сказать, что Америка позади, да?
Может быть, не впереди, но не позади. А в роботах и в дронах, скорее всего, не сильно впереди, скорее всего, позади. Поэтому это точно такая большая тема. Это на самом деле так интересно, что у нас очень долго эти сферы очень медленно развивались, да? И как бы весь компьютер vision, как бы топовые все ком-- очень долго
Как бы топовые все ком-- очень долго топовые компании, которые делали computer vision, это были только Waymo и Tesla. А вообще computer vision считался очень, ну, under appreciated, короче, очень долго люди перекатывались с computer vision в обработку текста, потому что обработка текста имеет более широкие коммерческие применения. Это я очень сильно наблюдал, да, потому что как вот специалист computer vision я видел, что, условно говоря, я там как специалист интересен там десяти компаниям в мире, ну, в Америке, да? Очень мало кто серьезно дел-- очень мало компаний, кто, особенно маленьких, вообще не было компаний, кто делали computer vision серьезно. И сейчас как бы фактически мы видим плоды, как результат вот этого, этой тенденции, что Америка сильно позади. Ну, то есть до 2022 года не было ни одного прикольного computer vision стартапа, кроме вот этого Mag Seven и Теслы с Waymo, где прикольно было бы работать computer vision специалистом.
И даже если не брать такие суперкрутые компании в средняках, если смотреть вакансии и прочее, в NLP и даже Classic ML огромное количество вакансий, а CV очень и очень нишевая история.
Да, да, да. Ну, вот мы просто видим, то есть просто, ну, мы же знаем, что да, computer vision и consumer очень сильно в Америке как бы, эээ, недо, ну, как бы недофинансированы. И поэтому мы видим, соответственно, что в computer vision и в cons-consumer Китай сильно обходит, да. То есть, ну, прям на поколение обходит, на мой взгляд, на поколение обходит. Но я бы не стал бы так, наверное, на всех, на все типы роботов я бы не стал это обобщать, потому что, может быть, у Amazon крутые роботы в warehouse, и мы просто чего-то там не знаем, но в целом да. То есть, кажется, в целом на поколение они обходят, на два, на три года.